【发布时间】：2019-07-13 23:53:56
【问题描述】：
按照这篇文章的想法解决了： Fastest way to sort each row in a pandas dataframe
如果这可以通过 R 或 Excel 实现，请分享您的想法，谢谢。 从 csv 或 txt 读取的数据，每个值都带有列名。 行可能有不同的顺序，例如：
Row#4: col1 - col2 - col3 - col4 - col6 - col5 - col7
Row#5: col1 - col2 - col3 - col5 - col6 - col7 - col4
Row#6: col1 - col2 - col4 - col5 - col6 - col3 - col7
Row#7: col1 - col3 - col4 - col2 - col5 - col6 - col7
1 "colname1": 00001, "col2": 36, "col3": "male", "col4": "MA", "col5": "AAA", "col6": 10.20, "col7": 200
2 "colname1": 00002, "col2": 37, "col3": "female", "col4": "CA", "col5": "BBB", "col6": 10.21, "col7": 201
3 "col1": 00003, "col2": 38, "col3": "female", "col4": "NY", "col5": "CCC", "col6": 10.22, "col7": 202
4 "col1": 00004, "col2": 39, "col3": "female", "col4": "CA", "col6": 10.23, "col5": "DDD", "col7": 203
5 "col1": 00005, "col2": 40, "col3": "male", "col5": "EEE", "col6": 10.24, "col7": 204, "col4": "WA"
6 "col1": 00006, "col2": 41, "col4": "GA", "col5": "FFF", "col6": 10.25, "col3": "male", "col7": 205
7 "col1": 00007, "col3": "male", "col4": "CA", "col2": 42, "col5": "GGG", "col6": 10.26, "col7": 206
8 "col1": 00008, "col2": 43, "col3": "female", "col4": "CA", "col5": "HHH", "col6": 10.27, "col7": 207
试过df.insert和df.sort_values，都不管用；
可能需要一些函数来重新排序数据框中的单元格，
或者某些函数可以根据列名读取数据。
希望所有行以正确的顺序读入数据框，或者可以相应地调整数据框单元格：
这是否可以通过 python/pandas 实现，以获得 df 看起来像：
Row#1: col1 - col2 - col3 - col4 - col5 - col6 - col7
Row#n: col1 - col2 - col3 - col4 - col5 - col6 - col7
【问题讨论】：
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感谢 akrun，已删除 r 标签；但如果这可以通过 R 实现，请分享您的想法，
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数据集的格式不清楚
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数据集格式更新了一点，每个单元格/值用逗号分隔；每个单元格的格式为 "columnname": "value"。
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您能直接分享数据吗？如果是 csv，那么只需复制前 6 行（左右）并粘贴到您问题中的 code-block 中。如果是
data.frame，那么dput(head(x))（在r 中，因为标签仍在您的问题中）。
标签： pandas csv dataframe data-cleaning